基于KPC-kNN方法的批次过程故障诊断

• 作者: 李元 袁杰 郭小萍
• 来源期刊: 沈阳化工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 故障检测 核主元分析(KPCA) k最近邻(kNN) 批次过程 KPC-kNN
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 信息与计算机工程
• 页码范围: 170-174
• 页数: 5页
• 分类号: TP277
• 字数: 2965字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-2198.2014.02.015

摘要

为克服FD-kNN算法的计算量和存储量特别大,PC-kNN主元仅仅能体现过程中线性信息的不足,提出一种基于KP℃-kNN的故障诊断方法.在KPCA提取非线性信息后,在核主元空间里应用kNN算法,计算k个最近样本的距离平方和作为统计指标,使用核密度估计方法计算训练空间的控制限.半导体工业实例的实验结果验证了所提方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭小萍	沈阳化工大学信息工程学院	23	133	5.0	10.0
2	李元	沈阳化工大学信息工程学院	122	550	12.0	18.0
3	袁杰	沈阳化工大学信息工程学院	3	7	2.0	2.0